AI来了，数据开发治理，一个对话全搞定

搭建一组数仓任务，要建目录、写SQL、配调度和告警；任务失败后，又要查实例、看依赖、翻日志。工作围绕同一组任务展开，操作却分散在多个页面。开发与运维人员需要反复查找对象、核对信息，再继续下一步。

如果能把需求说清楚，让AI结合项目上下文，辅助完成配置、串联排查过程，这些工作能否更顺畅一些？

在已启用 EasyAgent 的 EasyData 环境中，用户无需额外安装命令行工具，也无需在对话中重复填写访问密钥。EasyAgent 可利用当前会话中的身份、项目权限和集群等上下文信息，减少重复配置。当前版本聚焦离线开发、任务运维、自助分析三个场景。

下面以任务搭建和异常排查为例，介绍 EasyAgent 如何参与实际工作。

搭建一组数仓任务，通常需要依次创建目录和任务、编写 SQL、配置调度依赖与告警，再进行发布前检查。多个步骤分散在不同页面中，操作人员需要反复切换和核对。

以电商订单数仓为例，一次需求可以包含以下内容：

有时，用户只有一个初步目标，例如“帮我搭一套订单数仓任务”，尚未明确目录、任务名称或分层要求。这时，可以先让 EasyAgent 整理方案，补充必要信息，再确认执行。

下面的示例分为三步：

运维排查通常需要回答四个问题：哪些任务失败了，影响哪些下游，是否影响按时产出，以及失败原因是什么。

EasyAgent 支持围绕同一问题连续追问，将任务状态、依赖、基线和日志信息放到同一个对话中查看。

EasyAgent 汇总当日实例运行情况，列出失败任务，帮助用户确定排查对象。

结合平台中的任务依赖与血缘信息，查看可能受影响的下游任务，辅助判断影响范围。

EasyAgent 关联基线信息，辅助分析任务失败对基线达成的影响，为确定处理优先级提供参考。基线用于关注相关任务是否按预期时间完成。

EasyAgent 获取相关运行日志，辅助分析可能原因，并提供对应的日志依据和排查建议。连续追问时，用户可以沿用前文的任务信息，减少重复查找和复制任务名称的操作，更集中地判断问题该从哪里处理。

开发运维有不少重复要求：任务怎么命名、SQL 采用什么风格、使用哪张表、沿用哪段对话。EasyAgent 通过规则、上下文引用和会话管理等能力，减少重复交代这些信息的工作。

支持项目组和用户级别的规则管理，可维护任务命名、SQL 风格、默认分层等约定，为后续操作提供参考。

历史对话支持回溯与续接，便于查看此前的需求、处理过程和结果。

平台支持项目组级别的模型管理。完成模型注册后，用户可在对话入口中切换已配置的模型。

在对话框中输入 /，可唤起技能库，用户可选择离线开发、任务运维、自助分析等场景技能，也可使用 /new、/compact等系统指令。技能为常见工作提供可复用的操作方式，具体执行仍需结合当前对象、权限及用户要求。

可以先问：

熟悉返回结果后，再尝试任务创建和配置。

为减少反复沟通，建议把握三点：

从一项容易核对的任务开始，逐步将熟悉的操作交给EasyAgent辅助完成，是把它用进日常工作的一种方式。通过对话衔接任务配置与异常排查，工程师可以减少重复输入和跨页面查找，将更多精力用于SQL逻辑、调度关系及异常判断。开发与运维更顺畅，也为后续的数据分析与应用提供了支撑。 这与此前介绍的指标管理、可视化分析和智能问数，共同构成网易智企·数帆全链路数据智能平台，打通从数据建设到业务使用的完整闭环。

EasyData、指标平台、有数BI与知数DataAgent既可按需独立部署，也可组合应用；EasyAgent则从开发与运维的日常任务入手，让已有平台能力更便于使用。

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